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为了实现依据人员的数量和逗留来预测建筑实时负荷,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立模型,来研究其应用的可行性与实用性。通过平均误差和可决系数(R2)来评估模型的性能,结果表明该模型是一种有效的应用模型,准确率达到99.8%。进而针对商场类建筑,可以实现根据人员的数量和逗留时间来调控隔间实时负荷,与传统的温湿度控制实现整个空间来适应负荷的变化相比,新方法可以迅速改变局部环境以满足顾客舒适性要求,充分实现了节能。 相似文献
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为了实现依据人员的数量和逗留来预测建筑实时负荷,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立模型,来研究其应用的可行性与实用性。通过平均误差和可决系数(R 2)来评估模型的性能，结果表明该模型是一种有效的应用模型，准确率达到99.8%。进而针对商场类建筑，可以实现根据人员的数量和逗留时间来调控隔间实时负荷，与传统的温湿度控制实现整个空间来适应负荷的变化相比，新方法可以迅速改变局部环境以满足顾客舒适性要求，充分实现了节能。 相似文献
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